随着科技的不断发展,大数据及人工智能技术趋于成熟,这为在线教育的发展注入了新的推动力。在线教育正在逐渐转型成以数据分析、人工智能等现代信息技术为支撑的智慧教育。传统在线教育虽然做到了打破时间和空间的界限,让学生随时随地都可以学习,但也仍然存在一些问题。比如教学方案“千人一面”,缺乏针对性和策略性,课程无法兼顾学生间的个体差异,如基础、理解能力上的差异,老师无法准确了解每个学生的学习进度等。因此,传统在线教育需要进行转型升级,需要让学生获得学习的自主权,让学生和老师获得及时的反馈与评估,实现针对每个学生制定不同的学习计划,真正做到“因材施教”。一个在线教育平台,想要做到“因材施教”、“千人千面”,有两个关键点。第一点是检测环节的准确、快速和细致,要能够快速而准确地找出学生真正薄弱的地方。第二点是个性化推荐及匹配,基于检测结果,为不同学生制定不同的学习方案。基于上述背景,本文设计并实现了AI智适应在线教育平台“智慧讲堂”的知识评测子系统,用以检测学生学习情况,精准定位学生的薄弱环节,同时为下一步推荐个性化学习方案提供数据基础。该知识评测系统分为边缘模块和业务模块两部分,边缘模块包括鉴权模块,业务模块主要包括知识图谱模块、试题和试卷模块、考试模块和评测分析模块,每一个模块都以微服务的形式独立实现。鉴权模块负责对用户权限进行鉴别,从而过滤权限不足的用户。知识图谱模块负责对知识点和学习目标进行管理,是整个系统的基础。试题和试卷模块负责对试题和试卷进行管理。考试模块负责对考试进行管理及完成评测,是整个系统的重中之重。评测分析模块负责对考试结果进行分析,为智能规划学习路径提供数据基础。知识评测系统的解决方案包括三个方面:1.使用微服务架构及Spring Cloud框架将系统拆分成多个子服务以达到降低系统复杂性、提升可维护性、可扩展性的设计目标。2.使用分层结构,将系统划分为表现层、控制层、服务层和数据层以达到降低程序内部耦合度的设计目标,并提升软件系统的扩展性和可维护性。3.使用前后端分离架构,前端使用当下热门的Vue.js框架,而后端则向前端提供RESTful风格的接口,二者通过API网关进行交互,保证系统安全性,方便定位问题,易于开发和维护。本人负责在线教育平台“智慧讲堂”的知识评测子系统的设计与实现。目前该系统已上线运行,注册企业及学校十余家,用户反馈良好。